Влияние внешнего долга на экономический рост в странах с переходной экономикой


Таблица 2: Результаты тестирования зависимости поперечного сечения



бет2/3
Дата12.02.2020
өлшемі63.96 Kb.
1   2   3

Таблица 2: Результаты тестирования зависимости поперечного сечения




CD LM1

CD LM2

CD LM



476.56***

16.88***

-2.97



356.89***

10.39***

3.7***



395.86***

11.02***

-3.9*

Заметки: * и *** указывают на отказ от нулевой гипотезы на 10 и 1% уровня значимости. Критические значения, взяты из Песарана (2006 г.) Таблица C. Критические значения при значении уровня 1, 5 и 10 процентов составляют -4,96, -4,00 и -3,55.

Мы также проверили второй корневой тест второго поколения, который учитывает зависимость поперечного сечения. Для тех типов тестов мы применили тест CADF от Pesaran [18]. Во-первых, мы проверили зависимость поперечного сечения с помощью тестов LM. Три теста LM были применены для проверки зависимости от поперечного сечения. Один из них, LM1 был разработан Бреушем Паганом (1980) [19]. Другие тесты LM - тесты LM2 и LM, разработанные Peseran (2004) [20]. Тест LM1 полезен, когда N фиксирован и T переходит в бесконечность. LM лучше использовать, когда N больше, а T меньше. Тест LM2 полезен, когда T и N являются достаточно большими [21].



Тесты LM показаны в таблице 2. Нулевая гипотеза для тестов LM заключается в том, что зависимость от поперечного сечения отсутствует. В результате тестов на перекрестную зависимость мы отвергаем нулевую гипотезу, поэтому между странами переходов существует зависимость от поперечного сечения. Таким образом, мы использовали серию, в которой зависимость поперечного сечения была уменьшена за счет усреднения зависимых и независимых переменных и уменьшила среднее значение от наблюдения в точке t. Исходный корневой тест CADF показан в таблице 3.
Таблица 3: Результаты корневых испытаний CADF.













Cadf Stat

Lag

Cadf Stat

Lag

Cadf Stat

Lag

Армения

-5.828***

1

-5.5789***

1

-5.481***

1

Азербайджан

-5.295***

2

-2.629

1

-5.345***

2

Беларусь

-7.447***

2

-3.8214*

3

-3.749*

2

Болгария

-2.419

4

-4.6925**

3

-2.972

1

Грузия

-2.104

5

-5.8965***

3

-3.651

3

Литва

-2.801

2

-4.9036**

1

-3.988*

2

Казахстан

-8.068***

1

-6.6655***

1

-2.7

2

Кыргызстан

-1.387

1

-5.7988***

1

-2.888

5

Македония

-3.924*

1

-7.0416***

2

-4.852**

1

Молдова

-6.24***

4

-6.2155***

1

-5.818***

3

Румыния

-2.495

5

-4.9562**

3

-7.152***

2

Россия

-3.744*

2

-5.1102***

4

-4.724**

1

Таджикистан

-2.247

2

-3.8721*

3

-5.285***

1

Туркменистан

-3.339

1

-4.3004**

5

-3.307

3

Украина

-5.904***

1

-5.2399***

1

-4.732**

1

CIPS для всех i

-4.32**




-4.87**




-4.193**




Заметки: *, ** и *** указывают на отклонение нулевой гипотезы на 1, 5 и 10% уровне значимости. Длина лаг, выбранная согласно SIC. Критические значения, полученные в Pesaran (2006) Таблица C. Критические значения на уровне 1, 5 и 10 процентов значимости составляют -4,96, -4,00 и -3,55.


В результате испытаний LLC, IPS и CADF мы решили, что серии , и являются стационарными.


    1. Анализ Данных Статической Панели Для Фиксированного Эффекта Времени

Мы используем конкретную группу стран (страны с переходной экономикой) в исследовании, поэтому анализ данных панели с фиксированным эффектом полезен [22]. Мы протестировали фиксированный эффект времени методом testparm, и мы не смогли отклонить нулевую гипотезу, которая «не имеет фиксированного по времени эффекта», поэтому нет никакого фиксированного эффекта времени для этого анализа. Статистика testparm была получена программой Stata 13. Таким образом, мы использовали «анализ данных с одной стороны с фиксированными эффектами», показанный в таблице 4.

В результате одностороннего анализа данных панели с фиксированным эффектом мы получили положительный знак для и . Коэффициенты независимых переменных статистически значимы. Для стран с переходной экономикой внешний долг оказывает положительное влияние на темпы роста.



Таблица 4: Результаты анализа данных в одной панели с фиксированным эффектом.

Зависимые переменные:

Независимые переменные

Коэффициент

Стандартная ошибка



0.0779***

0.015



0.058***

0.0205

constant

0.473

0.449

R-sq. 0

0.08




F stat. 1

15.98***




Testparm

16.45***




Заметка. *** - уровень значимости на уровне 1%.




    1. Панельная Модель Авторегрессивной Распределенной Задержки

Благодаря наличию стационарных переменных в смешанном порядке и для просмотра долговременных связей между зависимыми и независимыми переменными мы используем панель ARDL-модели. Удобно работать следующим образом, как параметризуется Песараном, Син и Смитом (1999) [23]. Форма уравнения модели ARDL сформулирована следующим образом:

где, n = 1, 2, …, 1; t = 1995, 1996, …, 2016
Результаты панели ARDL были рассчитаны Stata 13 и результаты, указана в таблице 5.


Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3


©netref.ru 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет